토스 Next ML Challenge - 광고 클릭 예측(PCTR) ML 경진대회 출제 후기 (새 탭에서 열림)
토스는 실제 서비스 데이터를 기반으로 한 광고 클릭 예측(CTR) 모델 개발 대회인 'Toss Next ML Challenge'를 통해 우수 ML 인재를 발굴하고 현업의 기술적 난제를 공유했습니다. 약 2,600명의 참가자가 1,070만 건의 익명화된 데이터를 바탕으로 실시간 서빙이 가능한 고성능 모델을 설계했으며, 출제진의 의도를 뛰어넘는 창의적인 피처 엔지니어링과 모델링 기법들이 제시되었습니다. 이번 대회는 데이터 보안과 실무적 난이도 사이의 균형을 맞춘 문제 설계를 통해 참가자들에게 실질적인 ML 시스템 설계 경험을 제공하고 토스 ML 챕터의 비전을 알리는 계기가 되었습니다. **실무 기반의 문제 설계와 CTR 예측** - 토스 앱 내 디스플레이 광고의 노출 및 클릭 로그를 활용해 특정 조건에서의 클릭 확률을 예측하는 모델 설계를 과제로 제시했습니다. - 약 1,070만 건의 대규모 트레이닝 샘플과 성별, 연령, 광고 지면 ID 등 다양한 피처를 제공하여 데이터 규모 측면의 실무 환경을 재현했습니다. - 단순히 예측 정확도뿐만 아니라 실제 서비스 적용을 고려하여 '실시간 서빙 가능성(Inference 속도)'을 가점 사항으로 포함해 효율적인 모델 구조 설계를 유도했습니다. **데이터 익명화의 한계와 시퀀스 피처의 도입** - 외부 반출을 위한 데이터 익명화 과정에서 다수 테이블의 조인이 어려워짐에 따라, 여러 데이터를 직접 가공하여 하나의 정형 테이블 형태로 제공했습니다. - 문제 난이도가 지나치게 낮아지는 것을 방지하기 위해 가공되지 않은 '시퀀스(Sequence) 피처'를 의도적으로 포함하여 참가자들의 분석 역량을 시험했습니다. - 참가자들은 익명화된 피처의 의미를 알 수 없는 제약 속에서도 시계열 특성을 파악하고 이를 수십 개의 파생 변수로 변환하는 집요함을 보여주었습니다. **참가자들의 모델링 전략과 기술적 통계** - 본선 진출 30팀 모두가 LightGBM, XGBoost 등 Boosting Tree 계열의 모델을 핵심적으로 활용했으며, 딥러닝 모델은 선택적으로 병행되었습니다. - 한 팀은 실시간 서빙이라는 제약 조건 속에서도 260개의 모델을 앙상블하는 파격적인 시도로 성능 극대화를 꾀했습니다. - 단일 시퀀스 피처에서 토큰 개수, 전이 결속도 등 37개의 파생 변수를 생성하여 성능을 높인 사례는 도메인 지식 없이도 순수 데이터 분석만으로 실무 수준 이상의 통찰을 보여준 결과였습니다. **대회의 성과와 실무적 시사점** - 리더보드 상위권 팀들은 공통적으로 시퀀스 피처를 심도 있게 분석하고, 복합적인 모델 앙상블과 더불어 과적합 방지 및 서빙 효율성을 고려한 설계를 제출했습니다. - 오프라인 시상식과 네트워킹을 통해 현업 엔지니어와 참가자들이 기술적 아이디어를 교환하며 실제 비즈니스 문제 해결을 위한 커뮤니티를 형성했습니다. - 익명화된 데이터 환경에서도 창의적인 피처 엔지니어링이 모델 성능을 결정짓는 핵심 요소임을 재확인했으며, 이는 향후 유사한 ML 챌린지 설계의 기준이 될 것으로 보입니다.
